A Double‐Observer Method to Estimate Detection Rate During Aerial Waterfowl Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We evaluated double-observer methods for aerial surveys as a means to adjust counts of waterfowl for incomplete detection. We conducted our study in eastern Canada and the northeast United States utilizing 3 aerial-survey crews flying 3 different types of fixed-wing aircraft. We reconciled counts of front- and rear-seat observers immediately following an observation by the rear-seat observer (i.e., on-the-fly reconciliation). We evaluated 6 a priori models containing a combination of several factors thought to influence detection probability including observer, seat position, aircraft type, and group size. We analyzed data for American black ducks (Anas rubripes) and mallards (A. platyrhynchos), which are among the most abundant duck species in this region. The best-supported model for both black ducks and mallards included observer effects. Sample sizes of black ducks were sufficient to estimate observer-specific detection rates for each crew. Estimated detection rates for black ducks were 0.62 (SE = 0.10), 0.63 (SE = 0.06), and 0.74 (SE = 0.07) for pilot-observers, 0.61 (SE = 0.08), 0.62 (SE = 0.06), and 0.81 (SE = 0.07) for other front-seat observers, and 0.43 (SE = 0.05), 0.58 (SE = 0.06), and 0.73 (SE = 0.04) for rear-seat observers. For mallards, sample sizes were adequate to generate stable maximum-likelihood estimates of observer-specific detection rates for only one aerial crew. Estimated observer-specific detection rates for that crew were 0.84 (SE = 0.04) for the pilot-observer, 0.74 (SE = 0.05) for the other front-seat observer, and 0.47 (SE = 0.03) for the rear-seat observer. Estimated observer detection rates were confounded by the position of the seat occupied by an observer, because observers did not switch seats, and by land-cover because vegetation and landform varied among crew areas. Double-observer methods with on-the-fly reconciliation, although not without challenges, offer one viable option to account for detection bias in aerial waterfowl surveys where birds are distributed at low density in remote areas that are inaccessible by ground crews. Double-observer methods, however, estimate only detection rate of animals that are potentially observable given the survey method applied. Auxiliary data and methods must be considered to estimate overall detection rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».